人工智能正从战场的两侧重塑网络安全。本指南涵盖全景：保护人工智能系统、使用人工智能进行防御、OWASP大语言模型Top 10、欧盟人工智能法案，以及像KENSAI这样的平台如何将人工智能驱动的安全扫描付诸实践。
人工智能安全是一门具有两个不同但相互关联维度的学科：人工智能的安全——保护人工智能系统、模型、数据管道和推理端点免受攻击；以及用于安全的人工智能——利用机器学习更有效地检测、预防和响应网络威胁。
这两个维度都不是孤立存在的。一个本身容易受到对抗性操纵的人工智能驱动的入侵检测系统会产生虚假的安全感。相反，如果最坚固的人工智能模型无法有意义地改善威胁检测或响应，那它就没有任何价值。
对于在生产环境中部署人工智能的企业——无论是面向客户的聊天机器人、内部自动化还是安全工具——理解这两个维度不再是可选的。这是一项与欧盟人工智能法案、NIS2、DORA和DSGVO（GDPR）下的合规义务相交叉的业务关键要求。
传统网络安全保护确定性软件。你修补一个已知的漏洞，它就保持修补状态。人工智能系统引入了概率行为。如果攻击者巧妙地改变数据分布，一个今天正确分类99.7%输入的模型明天可能会错误分类关键输入。
这一根本区别意味着人工智能安全需要新的威胁模型、新的测试方法以及超越传统漏洞管理的新监控方法。
三股汇聚的力量使得人工智能安全在2026年变得紧迫：
人工智能采用已达到临界质量——78%的企业现在在生产环境中使用人工智能。攻击者也在使用人工智能——人工智能生成的钓鱼攻击比手动制作的点击率高出60%。监管机构正在关注——根据欧盟人工智能法案，罚款最高可达3500万欧元或全球营业额的7%。
根据IBM X-Force的数据，人工智能生成的钓鱼邮件的点击率比手动制作的高出60%。支持深度伪造的CEO欺诈在2025年给全球公司造成了估计21亿欧元的损失。人工智能不仅是一种防御工具——它还是一种进攻武器。
欧盟人工智能法案于2025年全面实施。结合NIS2和DORA，欧洲组织面临重叠的合规要求。不合规将根据人工智能法案处以最高3500万欧元或全球营业额7%的罚款，根据NIS2处以最高1000万欧元或营业额2%的罚款。
提示注入是大语言模型部署的头号风险。攻击者制作覆盖系统指令的输入，导致模型泄露数据、忽略防护措施或执行意外操作。截至2026年，还没有完整的技术修复方案。
直接提示注入将恶意指令直接嵌入到用户输入中。间接提示注入将指令隐藏在模型处理的数据中——网页、文档或电子邮件。它可以与工具使用链接，导致具有API访问权限的大语言模型使用攻击者控制的参数调用API。
对抗性机器学习攻击通过制作利用学习的决策边界的输入来操纵模型行为：
数据投毒破坏训练管道。即使只能影响一小部分训练数据的攻击者也可以植入后门：
在网络抓取数据上训练的模型默认是脆弱的。影响可能在部署后数月才显现。检测需要许多组织跳过的统计分析。
人工智能模型代表着重大的研发投资。盗窃通过基于API的提取、侧信道攻击、供应链妥协和内部威胁发生。一个花费500万欧元训练的模型可以在几小时内被竞争对手窃取并部署。
现代人工智能系统依赖于来自Hugging Face的预训练模型、来自公共存储库的数据集以及开源框架。每个依赖项都是一个攻击向量——在加载期间执行代码的恶意模型、被投毒的数据集和被破坏的库。
在历史漏洞数据上训练的机器学习模型预测哪些代码模式最有可能包含缺陷。人工智能辅助的模糊测试发现传统模糊测试器遗漏的边缘案例。现代扫描器可以分析代码、生成PoC漏洞利用、按影响优先级排序，并与332,000+已知CVE关联。
人工智能通过自动化侦察、建议攻击路径、实时适应防御响应以及生成与业务相关的报告来增强人类渗透测试人员。人工智能还为红队演练生成高度令人信服的钓鱼内容和深度伪造模仿。
人工智能驱动的SIEM和XDR系统分析数十亿事件，以识别基于规则的系统遗漏的威胁——行为分析、网络流量分析和跨系统日志关联。
基于风险的优先级排序——人工智能评估可利用性、资产关键性和威胁情报。预测性分析——机器学习在公共漏洞利用出现之前预测哪些CVE将被利用。自动化修复——人工智能在批准的场景中建议并实施修复。
自然语言处理模型分析电子邮件内容、发送者行为、链接和附件，以比基于签名的系统更高的准确度检测钓鱼，适应新技术而无需手动规则更新。
| # | 风险 | 关键缓解措施 |
|---|---|---|
| LLM01 | 提示注入 | 输入验证、输出过滤、权限分离 |
| LLM02 | 不安全的输出处理 | 将大语言模型输出视为不可信；在渲染前进行清理 |
| LLM03 | 训练数据投毒 | 数据来源验证、质量检查 |
| LLM04 | 模型拒绝服务 | 速率限制、输入大小约束 |
| LLM05 | 供应链漏洞 | 验证模型完整性、审计依赖项、SBOM |
| LLM06 | 敏感信息泄露 | 差分隐私、输出过滤 |
| LLM07 | 不安全的插件设计 | 所有插件的最小权限 |
| LLM08 | 过度代理 | 限制操作，对高影响操作需要确认 |
| LLM09 | 过度依赖 | 验证工作流程、用户教育 |
| LLM10 | 模型盗窃 | 访问控制、加密、监控 |
不可接受的风险——禁止（社会评分、实时生物识别监控）。高风险——合规性评估、文档、人工监督。有限风险——透明度义务。最小风险——无特定义务。
| 要求 | 人工智能法案 | NIS2 |
|---|---|---|
| 风险评估 | 人工智能特定风险评估 | 网络安全风险评估 |
| 事件报告 | 向国家机构报告人工智能事件 | 24小时内报告网络事件 |
| 供应链安全 | 人工智能供应链尽职调查 | ICT供应链安全 |
| 文档 | 技术文档、数据治理 | 安全政策、程序 |
| 人工监督 | 高风险人工智能强制要求 | 治理和问责制 |
使用人工智能进行网络监控（NIS2范围）并具有高风险分类（人工智能法案）的组织必须同时满足两个框架。KENSAI通过具有合规意识的安全扫描帮助应对这种重叠。
数字运营韧性法案为金融实体增加了额外要求。金融服务中的人工智能系统必须在人工智能法案和NIS2之上满足DORA的ICT风险管理、测试和第三方监督。
处理个人数据的人工智能系统必须遵守GDPR原则。第22条下的自动化决策触发解释权和人工审查。
KENSAI的扫描引擎使用机器学习在整个攻击面上关联漏洞，使用威胁情报和可利用性评分按实际风险优先级排序，并利用332,000+个CVE持续更新并丰富漏洞利用情报。
传统的渗透测试每年进行一次。威胁每天都在演变。KENSAI提供持续的自动化扫描，可以捕获新出现的漏洞——在您的基础设施、新部署的代码和第三方依赖项中。
KENSAI将发现映射到NIS2、DSGVO（GDPR）和DORA，准确显示每个漏洞影响哪些监管要求——将扫描从技术演练转变为合规管理工具。
KENSAI每月€990–€2,490的价格，使中型市场组织能够负担得起企业级人工智能安全扫描，这些组织无法承担传统供应商六位数的年度合同。
人工智能安全是保护人工智能系统免受攻击和滥用的学科，同时也利用人工智能来改善网络安全防御。它包括保护模型、训练数据和推理管道，以及使用机器学习进行威胁检测、漏洞管理和事件响应。
提示注入、数据投毒、对抗性机器学习、模型盗窃和供应链攻击。每一种都针对人工智能生命周期的不同方面——从训练到推理。
人工智能比基于规则的系统更快、更准确地检测威胁，按实际风险对漏洞进行优先级排序，自动化事件响应，并在无需手动规则更新的情况下适应新的攻击技术。
一个识别大语言模型部署中10个最关键安全风险的框架：提示注入、不安全的输出处理、训练数据投毒、模型拒绝服务、供应链漏洞、敏感信息泄露、不安全的插件设计、过度代理、过度依赖和模型盗窃。
欧盟人工智能法案按风险级别监管人工智能系统。NIS2强制要求网络安全风险管理。当组织在关键基础设施中使用人工智能时，两个框架同时适用，需要协调合规。
KENSAI使用机器学习在网络、Web、API和云表面上关联漏洞，按实际可利用性和业务影响优先级排序，并将结果映射到NIS2、DSGVO和DORA。数据库涵盖332,000+个CVE。在kensai.app/scan/free免费扫描。
否。无论您自己是否采用，攻击者都会使用人工智能。人工智能生成的钓鱼、深度伪造欺诈和人工智能辅助的漏洞利用针对所有组织。大多数现代安全工具也在内部集成了人工智能。
安全不是可选的。
🗡️ KENSAI团队
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